A hybrid pedestrian dead reckoning and Bluetooth positioning framework for accurate indoor localization
Bibliographic record
Abstract
As a growing share of human activities move indoors, there is a rising need for high-accuracy, real-time localization in enclosed environments.Although satellite-based Global Navigation Satellite Systems (GNSS) excels outdoors, it fails indoors because of signal attenuation and multipath.Pedestrian Dead Reckoning (PDR) is attractive for indoor positioning because it requires no external infrastructure, estimating step-wise motion from the accelerometers and gyroscopes already embedded in smartphones and wearable devices.However, the accumulation of minor step length and heading errors can lead to meter-level drift in PDR, especially during extended walks or abrupt turns.This thesis proposes a smartphone-centered framework that fuses PDR with short-range Bluetooth anchors-iBeacon Received Signal Strength Indicator (RSSI) ranging and the new Bluetooth Channel Sounding distance-within an Unscented Kalman Filter (UKF).The UKF predicts motion from inertial sensors and corrects it using three independent Bluetooth ranges, balancing non-linear dynamics and measurement noise.Experiments in a 30 m corridor and a 100 m warehouse reduced final positioning error from Abstract ii 2.8 m to 0.9 m and from 15 m to under 2 m, respectively-an improvement of up to 80% over PDR alone.These results demonstrate the method's effectiveness in complex indoor environments.By combining low-power Bluetooth anchors with inertial data in a unified sensor-fusion architecture, the system offers a practical and extensible solution for real-time indoor localization.iii Abrégé À mesure qu'une part croissante des activités humaines se déroule en intérieur, le besoin de systèmes de localisation précis et en temps réel dans les espaces clos ne cesse d'augmenter.Bien que les systèmes de navigation par satellite (GNSS) soient très performants en extérieur, ils échouent généralement en intérieur en raison de l'atténuation du signal et des phénomènes de multipath.Le Pedestrian Dead Reckoning (PDR) suscite un vif intérêt pour la localisation en intérieur car il ne requiert aucune infrastructure externe et estime le déplacement pas à pas à partir des accéléromètres et gyroscopes déjà intégrés aux smartphones et dispositifs portables.Cependant, l'accumulation de petites erreurs de longueur de pas et de cap peut engendrer une dérive de plusieurs mètres dans le PDR, notamment lors de trajets prolongés ou de virages brusques.La présente thèse propose une architecture centrée sur le smartphone qui fusionne le PDR avec des ancrages Bluetooth à courte portée -la mesure de la puissance du signal reçu (RSSI) via iBeacon et la nouvelle fonction de Channel Sounding Bluetooth -au sein d'un filtre de Kalman sans plongement (Unscented Kalman Filter, UKF).L'UKF prévoit le Abrégé iv mouvement à partir des capteurs inertiels et le corrige grâce à trois mesures Bluetooth indépendantes, conciliant la dynamique non linéaire et le bruit de mesure.Dans des expériences menées dans un couloir de 30 m et un entrepôt de 100 m, l'erreur de localisation finale est passée de 2,8 m à 0,9 m, puis de 15 m à moins de 2 m, soit une amélioration pouvant aller jusqu'à 80% par rapport au PDR seul.Ces résultats démontrent l'efficacité de la méthode dans des environnements intérieurs complexes.En associant des ancrages Bluetooth basse consommation et des données inertielles au sein d'une architecture de fusion de capteurs, le système offre une solution pratique et extensible pour la localisation en temps réel.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".